并行量子遗传算法在QoS组播路由中的应用

随着网络通信技术的发展和Internet的普及,性能出色的组播路由越来越重要.著名的组播路由Steiner树问题是NP完全问题,应采用启发式方法求解.文中在常规量子遗传算法中引入并行进化模型,提出了一种解决多约束QoS组播路由优化问题的算法.在满足带宽、时延约束条件下寻找代价最小的组播树,并合理安排节点负荷,减少通信开销.仿真实验结果表明本算法搜索速度快、全局寻优能力强,性能和效率优于常规量子遗传算法.     

一种基于遗传算法的QoS组播路由算法*

通过考虑组播通信服务质量需求与网络资源约束,研究了基于服务质量的组播路由选择算法问题,提出了一个基于遗传算法来构造满足QoS需求的组播路由树算法。通过仿真研究,证实了该算法的可行性、有效性及健壮性。同时,对遗传算法参数与算法性能之间的关系进行了讨论。     

基于遗传模拟退火算法的多约束QOS组播路由优化算法

组播路由问题在计算机网络中是著名的Steiner树问题,是NP完全问题.通过考虑组播通信服务质量需求与网络资源约束,研究了基于服务质量的组播路由选择算法问题,首次提出了一个基于遗传算法和模拟退火算法的多约束组播路由优化算法,该算法在满足带宽、延时、延时抖动及包丢失率约束条件下寻找代价最小的组播树.     

基于遗传算法的实时组播通信路由算法

组播通信路由技术是视频广播、计算机会议、CSCW()等新型分布式计算的关键技术.提出了基于分布式遗传算法的共享树组播路由算法,包括包交换的网络组播树的建立、组播树的动态维护和计算满足特定时延和时延抖动限制的近似斯坦利最小树算法等.利用它可以实现在给定网络和组播需求的情况下,在组成员间寻找动态的组播树,并使该树覆盖所有的成员,并约束网络费用达到最小.进而解决树状路由的建立以及树状路由的动态维护等问题.     

基于遗传算法的一种组播路由算法

在计算机通信中，越来越多的多媒体应用如视频会议、多媒体教学系统、视频点播等需要组播技术，这就需要研究如何构造有效组播树的问题。首先给出基于受限时延的最小代价组播树问题的网络模型及其数学描述。然后提出了一种采用启发式算法和遗传算法的混合算法来解决该问题。该方法可以在满足时延约束的情况下，寻找费用最小的组播路由树。数值仿真实验结果表明该算法有较好的性能，快速有效。     

基于双链量子遗传算法的多约束QoS组播路由算法

多约束QoS组播路由问题是NP完全问题。提出一种基于双链量子遗传算法的多约束QoS组播路由算法,该算法具有种群多样性、收敛速度快、并行性更高等优点,并对算法具体流程和实现方法进行了详细的描述。实验结果表明,与已有的遗传算法、量子遗传算法相比,该算法有搜索速度快、全局寻优能力强等优点。     

度约束QoS组播路由遗传算法

有度约束的QoS组播路由问题在通信网络中具有重要意义。提出一种基于遗传算法的度约束组播路由算法,采用节点连接路径形式的编码方法构成一棵组播树的表示,设计了相应的具有树形结构的交叉和变异算子,以及节点度的改变算法。算法可以实现具有树形结构染色体的遗传进化。数值实验表明算法具有找到最优解的能力,特别适合于求解大规模网络有度约束的QoS组播路由问题。     

改进的量子蚁群算法求解带约束QoS组播路由

为了快速求解在带宽、延迟等约束下的最小代价组播路由树,并避免求解过程陷于局部最优,对量子蚁群算法进行了改进。改进算法采用量子旋转门对信息素进行更新,提出了一种动态调整旋转角的策略,并从理论上对其进行了证明。在求解服务质量组播路由时,将该策略融入蚁群算法中,提高了求解精确度。实验结果表明,该算法在服务质量组播路由优化中是高效的,性能优于蚁群算法和量子进化算法。     

基于遗传算法的QoS组播路由选择方法

考虑了组播通信服务质量需求与网络资源约束,将满足不同约束的QoS组播路由选择过程转化为一个多目标优化问题,使用一种基于QoS的最小网络费用组播路由树生成算法来寻找最小Steiner树。该方法可以在满足多约束的情况下,寻找费用最小的组播路由树,仿真结果表明该算法有较好的性能。     

基于遗传算法的受限时延最小代价组播路由问题求解

在计算机通信中,组播技术越来越重要,它是保证视频会议、多媒体教学系统、视频点播等应用得以实现的基础.文中首先给出基于受限时延的最小代价组播树问题的网络模型及其数学描述.然后提出了一种基于遗传算法来解决该问题,该方法可以在满足时延约束的情况下,寻找费用最小的组播路由树.数值仿真实验结果表明该算法有较好的性能,快速有效.     

基于量子遗传算法的QoS多播路由算法

QoS多播路由算法的核心问题就是建立满足QoS约束的多播树,它是计算机网络中著名的受约束最小Steiner树问题,是一个NP完全问题。量子遗传算法是基于量子计算理论的新型遗传算法,基于量子遗传算法的基本原理,提出了QoS约束的多播路由算法（QoSMR-QGA）,并详细介绍了QoSMR-QGA算法的实现过程。仿真实验表明,该算法具有较好的算法收敛性和多播路由成功率。     

A method for least-cost QoS multicast routing based on genetic simulated annealing algorithm

A method for least-cost QoS multicast routing based on genetic simulated annealing algorithm (NGSA) is presented. Genetic algorithm and simulated annealing algorithm are combined to improve the computing performance in this method. The chromosomes of the multicast tree are represented by tree structure coding to save the time of conversion between encoding space and solution space. A new population initialization method is used to make sure that every chromosome in initial population is reasonable multicast tree without loops. The adaptive crossover probability is used to improve the evolutionary efficiency. The simulation results show that this method has high speed of convergence and search capability. And the problem of least-cost QoS multicast routing is solved effectively.     

量子克隆多播路由算法

BSMA(bounded shortest multicast algorithm)被认为是最好的受限多播路由算法;然而,过长的计算时间限制了其应用.作为一种全局优化算法,遗传算法(GA)被越来越多地应用于解决多播路由问题.与传统的算法相比,遗传算法的全局搜索能力更强,但其易"早熟"的特点使它并不总是能够得到最优多播树.提出量子克隆多播路由算法,有效地解决了"遗传"多播路由算法中的"早熟"问题,量子交叉的引入,加快了算法的收敛速度.算法实现简单、控制灵活.仿真结果表明,该算法的性能优于BSMA算法和传统的遗传算法.     

基于量子遗传退火策略的多播路由优化模型及其算法

针对网络通信中带时延约束的多播路由问题,提出了一种基于量子遗传退火策略的路由算法。文中对路由选择问题的优化模型进行了描述,并深入研究了量子遗传退火及其在多播路由选择优化问题中的应用。仿真实验表明,与基于遗传算法的多播路由算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力。     

利用分散搜索算法实现受时延约束的多播路由

提出一种新的基于分散搜索算法 （Scatter Search,SS） 来解决受时延约束的多播路由的方法。作为进化算法的一种,分散搜索算法不但继承了进化算法中通过杂交和变异算子来增强性能的机制,还独创性地运用了“分散 - 收敛集聚”的迭代机制。通过在受时延约束多播路由算法上应用 SS 算法,寻找包含所有组播节点在内的最小代价树。实验表明,本算法具有较好的收敛性和分布性。     

基于蚁群遗传算法的QoS多播路由研究*

为解决多播路由中的QoS约束问题,不仅研究了QoS多播路由中的带宽、时延﹑时延抖动和包丢失率等约束问题,还重点分析了路径开销问题,从而提出一种基于蚁群遗传算法的多播路由算法。该算法将遗传算法与蚁群算法结合起来,对多播树群体进行编码、选择、杂交和变异等遗传操作,同时利用蚁群算法的信息素正反馈求解,充分发挥两者的优势,从而更快更好地产生出既满足服务质量保障（QoS）又具有最小路径开销的多播树。仿真实验证明了该算法具有更高的运行效率和更好的收敛性。     

基于遗传算法的带宽-时延约束多播路由优化算法

随着许多多媒体在高速网络中的应用,多播路由问题成为越来越重要的课题。多播路由问题在计算机网络中是著名的Steiner树问题,同时也是NP完全问题。该文提出了一种基于遗传算法的多播路由优化算法,采用可变长度染色体(多播树)和基因(路径)应用于编码问题。该算法在满足带宽和时延约束条件下寻找代价最小的多播树。仿真实验证明该算法能快速找到最优解,收敛速度快,可靠性高,能够满足多媒体网络对实时性的要求。     

A hybrid scatter search meta-heuristic for delay-constrained multicast routing problems

This paper investigates the first hybrid scatter search and path relinking meta-heuristic for the Delay-Constrained Least-Cost (DCLC) multicast routing problem. The underpinning mathematic model of the DCLC multicast routing problem is the constrained Steiner tree problem in graphs, a well known NP-complete problem. After combining a path relinking method as the solution combination method in scatter search, we further explore two improvement strategies: tabu search and variable neighborhood search, to intensify the search in the hybrid scatter search algorithm. A large number of simulations on some benchmark instances from the OR-library and a group of random graphs of different characteristics demonstrate that the improvement strategy greatly affects the performance of the proposed scatter search algorithm. The hybrid scatter search algorithm intensified by a variable neighborhood descent search is highly efficient in solving the DCLC multicast routing problem in comparison with other algorithms and heuristics in the literature.     

基于不同树策略的多播路由算法

提出选择不同的树路由作为多播通信方案，以获得较低的综合代价保证网络负载均衡。由于多播路由的最优选择问题在多项式时间内难以求解，提出一种使用遗传算法的路由算法来同时优化不同的服务质量指标，计算产生出几种路由树。模拟结果和分析表明这种基于不同树策略的路由算法具有较好的性能效果。